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國立中正大學 資訊工程研究所 薛幼苓所指導 郝品才的 Safe Path Planning using Pre-planning and an Extended Artificial Potential Field Method （2020），提出t-mac millennium關鍵因素是什麼，來自於路徑規劃、快速遍歷隨機樹、人工勢場法。

而第二篇論文國立臺北科技大學 工業工程與管理系 鄭辰仰所指導 蔡宗穎的 基於深度學習之雙臂組裝運動規劃演算法 （2019），提出因為有 雙機械手臂、最佳化雙向快速隨機搜索樹、長短期記憶神經網路的重點而找出了 t-mac millennium的解答。

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被譽為史上擁有最強天賦的球員之一的Tracy McGrady，自退役後一直活躍於推廣籃球運動，致力培育年輕球員和關注他們的發展，與adidas共同創辦T-Mac籃球訓練營，讓更多年經球員獲得由他親自提供的專業訓練的機會。今回再度與adidas攜手合作，帶來T-Mac Millennium全新聯乘系列，特意命名為Millennium，意指讓「千禧一代」的球員穿上此服飾和球鞋，藉以傳承 T-Mac 的籃球精神和技術、創造更多的傳奇時刻。



T-Mac Millennium

全新T-Mac Millennium鞋款以經典T-Mac 1 戰靴輪廓為設計靈感，更以「孫子兵法」主題，為新戰靴注入濃濃的中國元素。鞋身以黑金配色打造，鞋面輔以白色與金色條紋設計；鞋跟提帶位置更印有太極圖案，彰顯中國獨有的文化底蘊。鞋側三間和鞋舌位置採用精緻工藝縫製的金色McGrady經典專屬標誌。中底配置白色BOOST™搭載前掌外側黑色TPU包裹藉以加強緩震效果和提高穩定效能；人字形透明鞋底印有McGrady簽名，散發出皇者風範。系列同時備有多款以簡約而百搭的黑、白、灰配色打造，包括短袖T恤、連帽外套及運動長褲。



全新的T-Mac Millennium專屬簽名系列將於12月12日起陸續上架。

Safe Path Planning using Pre-planning and an Extended Artificial Potential Field Method

為了解決t-mac millennium的問題，作者郝品才 這樣論述：

近年來，路徑規劃方法已經在各個領域中大受歡迎。然而，這些方法仍然存在許多問題造成機器人無法完成工作任務或是到達不了目標點。舉例來說，如基本的快速遍歷隨機樹(Rapidly-exploring randomtree，簡稱RRT) 方法有個主要問題是探索無關的空間，這會使機器人浪費太多計算時間。而傳統的人工勢場法(Artificial potential field，簡稱APF) 主要的兩個問題為局部最小值問題與附近有障礙物則目標無法達到問題(Goal-nonreachable with obstacles nearby，簡稱GNRON)。這些問題會造成機器人被困在局部最小值區域中或是無法到達目

標點。為了解決基本RRT與傳統APF的問題，我們設計了一種路徑規劃的方法叫做ERRT-APF+方法。首先，我們用以ERRT作為基礎的預規劃機制來解決基本RRT的問題，並且我們還設計了一個安全閥值參數用來生成一條在靜態環境中具有高安全性的路徑。接著，我們使用了APF+來解決在動態環境中局部最小值與GNRON這兩個主要的問題。為了解決局部最小值問題，我們使用了正六邊形法來預防機器人被困在局部最小值的區域中。我們也改善了排斥勢場函數來解決GNRON問題。因此，我們的方法在靜態與動態中都可以讓機器人到達目標點。最後，由實驗結果顯示ERRT-APF+方法可以升成一條高安全性的路徑同時仍然保持非常有競爭力

的行進時間跟距離。

基於深度學習之雙臂組裝運動規劃演算法

為了解決t-mac millennium的問題，作者蔡宗穎 這樣論述：

本研究目的設計與開發一項適用於雙臂型機器人的運動規劃演算法，目的使雙臂機器人於複雜的工作空間中規劃雙臂各自相對應的路徑，促使機械手臂於移動時主動閃避障礙物以及另一手臂的移動軌跡，避免干涉的產生及碰撞的風險。相較於單一的機械手臂來說，雙臂機器人於操作上具備更大的彈性及更高的效率，因此雙臂機器人的運動規劃是一項持續備受重視的研究，由於雙機械手臂的執行為各自獨立的群組，此類運動規劃問題要考慮的變因更多，其複雜度是成指數型成長，因此屬於高維度的議題。為了解決該議題，本研究提出的LSTM-BiRRT路徑規劃演算法便得以在短時間內求解雙臂機器人的無碰撞最佳化路徑，然而在提高演算法的規劃能力以及效率方面，

LSTM-BiRRT基於最佳化雙向快速隨機搜索樹與LSTM-Sampler進行演算法的建構並納入雙目標的路徑規劃特性，此設計目的促使演算法能夠在考量雙臂條件之餘快速地規劃運動軌跡。透過實驗結果的指出，LSTM-BiRRT能夠精準且高效率地於不同環境中計算雙臂機器人以及一般常見的2D及3D路徑規劃問題，相較於其他演算法，該演算法的平均規劃時間僅為四分之一並縮減5%的冗餘路徑長度。

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